uma estratégia comercial baseada na Teoria da Onda de Elliott - página 39

 
Vladislav, eu acho que é um erro de cálculo (não há barras suficientes). Eu estava calculando em H1 e você em M30. Mudei para M30 e agora tenho uma proporção >0,5 no último canal<br / translate="no"> Aqui está a imagem. Portanto, preciso mudar para M30 para cálculos mais precisos (mais barras - 30 barras não dão qualidade suficiente de cálculo Hearst)
https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/sverkaM30.zip


Ok. Portanto, não preciso me preocupar com imagens. Eu apago o post anterior ;).

Boa sorte e boas tendências.
 
Vladislav, eu acho que é um erro de cálculo (não há barras suficientes). Eu estava calculando em H1 e você em M30. Mudei para M30 e agora tenho uma proporção >0,5 no último canal<br / translate="no"> Aqui está a imagem. Portanto, preciso mudar para M30 para cálculos mais precisos (mais barras - 30 barras não dão qualidade suficiente de cálculo Hearst)
https://c.mql5.com/mql4/forum/2006/06/sverkaM30.zip


Isso significa que o canal é calculado em um período de tempo (pelo critério SkO_full_selection <=SkO2/3) e o Hurst é calculado em outro período de tempo?
Eu apenas assumi que não era muito diferente. Tomo o número mínimo de barras para amostragem como 45 (30 para 2/3) e procuro por canais que satisfaçam o critério. Muitas vezes, tal canal parece ser igual às 45 barras que indicam a impossibilidade de extrair o canal da barra atual. Neste caso, eu planejava inserir o indicador deslizante profundamente na história para encontrar tal canal. Por exemplo, o canal nos relógios que coloquei ontem já quebrou hoje e está tentando se ajustar às últimas 45 barras - o que mostra a inadequação desse canal (em outras palavras - encaixando esse método neste caso).

E com Hearst - aqui temos uma situação de ponta a ponta e de ponta a ponta. Por alguma razão desconhecida para mim, o algoritmo de cálculo é substituído. Admito que é de fato um novo método de cálculo do novo critério, mas não o índice Hurst. Isto é, não nego que este método funciona, mas ainda não consigo entender o significado físico (ou matemático) de sua leitura. Ou seja, a relação entre a oscilação relativa a alguma linha zero e o canal máximo absoluto dessa oscilação, que leva em conta o erro acumulado de deslocamento sobre medidas de N.
 
Não nego que este método funciona, mas ainda não consigo entender o significado físico (ou matemático) de sua leitura.

Esqueça a própria fórmula por um momento. Basta fazer o seguinte. Há o RMS dos erros, calculado em relação à linha de regressão, que vai e vem um pouco atrás quando calculado pelo método de Vladislava (regressão sobre a amostra anterior, não incluindo a barra calculada). Há também o spread geral da amostra de preço ALL do Hi-Low. Tomar e analisar a relação entre estes valores. Se você tiver uma proporção aproximadamente igual, então você pode dizer que o canal pode ter sido escolhido por acaso e que desaparecerá num futuro muito próximo. Se a relação entre estes valores for alta, então se diz que o canal não é aleatório e continuará no futuro. Penso que uma certa analogia pode ser desenhada aqui entre a razão Hearst e o coeficiente de determinação (Bulashev), se isso fizer mais sentido para você. Ou seja, quanto maior a proporção, menor a probabilidade de que o canal esteja solidamente em erro.
 
То есть, я не отрицаю что этот метод работает, но пока не могу понять физический(или математичекий) смысл его показания.

Esqueça a própria fórmula por um momento. Basta fazer o seguinte. Há um erro RMS calculado em relação à linha de regressão, que vai e vem um pouco atrás quando calculado usando a metodologia de Vladislava (regressão sobre a amostra anterior, que não inclui a barra calculada). Há também o spread geral da amostra de preço ALL do Hi-Low. Tomar e analisar a relação entre estes valores. Se você tiver uma proporção aproximadamente igual, então você pode dizer que o canal pode ter sido escolhido aleatoriamente e que desaparecerá num futuro muito próximo. Se a relação entre estes valores for alta, então se diz que o canal não é aleatório e continuará no futuro. Penso que uma certa analogia pode ser traçada aqui entre a razão Hearst e o coeficiente de determinação (Bulashev), se isso fizer mais sentido para você. Ou seja, quanto maior a relação, menor a probabilidade de que o canal esteja solidamente em erro.


É isso mesmo. Eu escrevi originalmente que estava considerando a estatística R\S, que também é comumente referida como a razão Hurst. Nesta proporção, S é RMS e R é a distribuição da amostra. Para canais horizontais é inequívoco; para canais inclinados há várias maneiras de calcular o spread. A idéia geral é a mesma que para o índice Hurst - obter uma estimativa do grau de determinação (persistência local, se em termos do índice Hurst).

Boa sorte e boa sorte com as tendências.
 
Caro Vladislav!

Segundo Peters, o índice Hurst utiliza o RMS({Log(Close[i]/Close[i+1]}) (i é o número de barras na MT)
Também é possível utilizar o RMS({Close[i]-Close[i+1]}).
Você usa, como Solandr nos explicou, RMS({Close[i]-Approx[i]}), onde Approx[i] é a previsão por aproximação de todas as barras da barra selecionada.

A diferença de Fecho sucessivo (o logaritmo da razão também é adequado) é o mesmo valor que serve de base para acumular o spread.

Mas o valor de Close[i]-Approx[i] não forma a base do spread acumulado; ele representa o erro de previsão de regressão. Ou seja, a relação do spread para o RMS deste valor deve indicar a qualidade da aproximação.

Entretanto, o acúmulo de erros de previsão por regressões é formado por outra quantidade, a saber (Close[i]-Approx[i]) - (Close[i+1]-Approx[i+1]) que, imho, nos dará RMS de série original reduzido pela "capacidade de previsão" de aproximações. E então, imho, devemos tomar o spread do erro, não o spread da série de preços original.
Então o uso exatamente desses valores RMS e margens para as estatísticas R/S permite estimar a qualidade da série de preços com a tendência excluída da regressão, e a comparação com valores similares para a série de preços original, respectivamente, permite estimar a qualidade da aproximação.

Há algum erro neste raciocínio? A comparação resultante pode ser aplicada ao problema que você definiu? Por quê?

Agradecemos antecipadamente.
 
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Funciona. Pode haver um conflito entre os canais de regressão linear (se solandr usou o meio padrão para criá-lo).
 
Funciona para mim, quase.

Ou seja, você atira no gráfico - ele desenha tudo o que você precisa, mas não pode agarrar o canal com o mouse e arrastá-lo.
Então Ctrl-B -> LR -> Propriedades , altere uma das datas, ok, feche

Depois disso, tudo se encaixa no lugar.

Bild pre194.
 
Funciona. Talvez haja um conflito entre os canais de regressão linear (se solandr usou ferramentas regulares para criá-lo).

A regressão foi desenhada usando OBJ_TREND. Eu não usei a regressão regular.
 
Gente! Eu tenho uma pergunta. Alguém além de Solandra já tentou o roteiro dado na página anterior. Quero dizer, sou só eu, ou é só a Solandra que não funciona?


No entanto, como este roteiro bloqueia o computador! E por muito tempo eu não conseguia descobrir para onde iam os recursos no terminal, tinha que passar por todas as janelas.